AI資格ドリル
資格を選ぶ↓

用語比較

ランダム化とブロック化の違い(実験計画の使い分け)

ランダム化は、ブロック化できずに残った妨害要因の影響を、無作為化で減らすことです。ブロック化は、結果に影響する別の要因を一定に保った均質なグループ(ブロック)を作り、その中で処置を比べることです。違いは、制御できる要因は条件をそろえて扱い、制御できない要因は無作為化で扱う点にあります。

統計検定2級の公式出題範囲には、実験の基本的な考え方として処理群と対照群、反復、ブロック化が並びます。制御できる妨害要因はブロック化し、制御できない要因はランダム化で混入を減らすと整理すると、設問の語で使い分けを判定できます。

このページは、ランダム化は知っているが、ブロック化との役割の違いが曖昧な人向けです。分散分析の計算は別のページで扱い、ここでは実験を設計するときの二つの手段の使い分けに絞って比べます。

この記事の根拠と出典

各セクションの見出しの下に、公式資料で確認した内容か編集部の整理かをラベルで示しています。 試験日・料金・申込条件・試験方式は変わることがあるため、申込前に公式サイトで確認してください。統計検定2級の一次情報確認日: 2026-10-09。

結論

ランダム化

ブロック化できずに残った妨害要因が結果に混入する影響を、無作為化によって減らすこと。

ブロック化

制御できる妨害要因を一定に保った均質なブロックを作り、ブロックの中で処置の効果を比べること。妨害要因の影響を取り除く手段として使う。

違いを表で確認

比較軸ランダム化ブロック化
対象にする要因ランダム化:ブロック化後に残る妨害要因ブロック化:制御できる妨害要因
やることランダム化:無作為化によって残りの妨害要因の混入を減らすブロック化:妨害要因が同じ条件のグループを作り、その中で処置を比べる
妨害要因の例ランダム化:妨害要因の例は、ブロック化と共通ブロック化:担当者、実施時刻、室温などが妨害要因の例
主たる要因の水準の現れ方ランダム化:残りの妨害要因に対して無作為化を行うブロック化:主たる要因のすべての水準が、妨害要因の各水準と同じ回数ずつ現れる
設問で目にする語(目安)ランダム化:無作為、ランダム化ブロック化:妨害要因、均質なグループ、ブロック内で比較
PR

統計検定2級対応のPythonデータ分析講座(Winスクール)

Pythonのpandas・NumPy・matplotlibを使い、記述統計、仮説検定、分散分析、回帰分析を手を動かして学ぶ講座です。オンラインでも受講でき、90分×18回で構成されています。

対象はPythonプログラミングの修了者か同程度の知識がある人で、統計の計算をPythonで実務に使いたい人に向いています。試験対策だけが目的なら、先にこのサイトの予想問題と模試で弱点の章を確かめてください。

無料の受講相談を見る

どこで迷っているかを切り分ける

01

ランダム化さえすれば、他の要因は気にしなくてよいと思っている人

NISTのハンドブックは、実験にはかならず妨害要因があり、実験者は重要な妨害要因を記録するか制御するかを決める必要があると説明します。制御できる要因はブロック化で取り除き、残りをランダム化で減らすのが一般則です。

02

ブロック化を、無作為に分けることの言い換えだと思っている人

ブロック化は無作為に分ける操作ではなく、妨害要因を一定にした均質なグループを作る操作です。ブロックの中で処置を比べるので、ブロックをまたぐ違いが処置の効果と混ざりません。

具体例で使い分ける

例 1

実施する担当者が2人いる実験の場合

新旧2種類の処置を比べたい。結果は実施する担当者の違いでもばらつく可能性があり、担当者は2人とも制御できる、という設問です。

  • 担当者は、結果に影響するが主たる関心ではない妨害要因です。
  • 担当者ごとにブロックを作り、各ブロックの中で新旧2種類の処置を同じ回数ずつ行います。
  • 主たる要因(処置)のすべての水準が、妨害要因(担当者)の各水準と同じ回数ずつ現れるので、担当者の違いを処置の効果と分けて評価できます。

結論: 制御できる妨害要因なので、担当者でブロック化します。

例 2

被験者の体質のように、制御できない要因が残る場合

被験者を2つの群へ分けて処置を比べるが、被験者の体質や生活習慣のばらつきを一定にそろえることはできない、という設問です。

  • 体質や生活習慣は、制御できない妨害要因です。
  • 制御できない要因はブロック化できないので、無作為化を使い、結果への混入の影響を減らします。
  • ブロック化で取り除けない要因の混入は、ランダム化で減らします。

結論: 制御できない要因なので、ランダム化で割り当てます。

例 3

両方を使う場合

担当者の違いは制御できるが、被験者の個人差は制御できない実験で、どちらの手段を使うかを問う設問です。

  • 担当者はブロック化で取り除きます。
  • 各ブロックの中で、被験者を処置へ無作為に割り当てます。
  • NISTのハンドブックも、ランダム化ブロック計画を、ブロックごとに行う完全無作為化実験の集まりとして見ることができると説明します。

結論: 二つは排他ではなく、ブロックの中でランダム化を行う組み合わせが使えます。

問題文から答えを選ぶ手順

  1. 1

    影響する要因を挙げる

    結果に影響するが、主たる関心ではない要因(妨害要因)を挙げます。

  2. 2

    制御できるかを分ける

    実験者が一定にそろえられる要因と、そろえられない要因に分けます。

  3. 3

    制御できる要因はブロック化する

    その要因ごとに均質なブロックを作り、ブロックの中で処置を比べます。

  4. 4

    残りはランダム化する

    ブロック化できない要因の混入は、処置の無作為な割り当てで減らします。

試験での見分け方

  • 1ランダム化は、ブロック化後に残る妨害要因の混入の影響を、無作為化で減らす。
  • 2ブロック化は、制御できる妨害要因を一定にした均質なブロックを作り、ブロックの中で処置を比べる。
  • 3一般則は、制御できるものはブロック化し、制御できないものはランダム化する。
  • 4ブロック化とランダム化は排他ではなく、ブロックの中でランダム化を行える。
  • 5ブロック要因として使うには、主たる要因のすべての水準が、妨害要因の各水準と同じ回数ずつ現れる。

誤答しやすい選択肢

ブロック化を、無作為な割り当ての言い換えだと考える

修正: ブロック化は、妨害要因を一定にしたグループを作る操作です。無作為に割り当てる操作は、ランダム化です。

制御できる要因までランダム化に任せればよいと考える

修正: 制御できる妨害要因はブロック化で取り除くのが一般則です。ランダム化は、残りの要因の混入を減らす役割です。

二つのどちらか一方しか使えないと考える

修正: ブロック化した上で、各ブロックの中で処置を無作為に割り当てます。二つは組み合わせて使えます。

確認問題

Q1実験を行う担当者が結果に影響する可能性があり、担当者を一定にそろえられる場合、使う手段はランダム化とブロック化のどちらですか?

答え: ブロック化

制御できる妨害要因は、ブロック化で取り除きます。担当者ごとにブロックを作り、ブロックの中で処置を比べます。

Q2被験者の体質のように、そろえられない要因の混入の影響を減らしたいとき、使う手段はどちらですか?

答え: ランダム化

制御できない要因の混入は、無作為化で減らします。

Q3「制御できるものはブロック化し、制御できないものは○○する」の○○に入る語は何ですか?

答え: ランダム化

NISTのハンドブックの一般則です。ブロック化で重要な妨害要因を取り除き、残りをランダム化で減らします。

到達チェック

  • ランダム化とブロック化の目的の違いを説明できる
  • 妨害要因を、制御できるものとできないものに分けられる
  • 制御できるものはブロック化し、できないものはランダム化する一般則を言える
  • ブロックの中でランダム化を行う組み合わせを説明できる

同じ資格で次に知りたいこと

よくある質問

Qランダム化とブロック化の最大の違いは何ですか?

A

ランダム化は無作為な割り当てで制御できない要因の影響を各群に分け、ブロック化は制御できる妨害要因を一定にした均質なグループを作って、その中で比べます。

Qどちらを先に考えるべきですか?

A

制御できる妨害要因があれば、まずブロック化します。ブロック化で取り除けない要因の混入は、ランダム化で減らします。

Q両方を同時に使えますか?

A

使えます。ランダム化ブロック計画は、ブロックごとに行う完全無作為化実験の集まりとして見ることができます。

Qブロック要因になるための条件はありますか?

A

NISTのハンドブックは、主たる要因のすべての水準が、妨害要因の各水準と同じ回数ずつ現れるとき、その妨害要因をブロック要因として用いると説明します。

次に見る比較

執筆: ミナト編集部(運営者情報を見る)